Google presenta Gemini 4 Argon: sfida OpenAI e Anthropic, ma per ora è riservato a pochi

Google ha svelato Gemini 4 Argon, il suo nuovo modello di intelligenza artificiale di frontiera, pensato per programmazione, lavoro d’ufficio complesso e sicurezza informatica. Una risposta attesa da tempo, visto che negli ultimi mesi Google era rimasta indietro rispetto a OpenAI e Anthropic nel ritmo di aggiornamento dei modelli più potenti.

La novità arriva appena un giorno dopo il debutto di GPT-6.1 Sol, ma per il momento Argon resta lontano dal grande pubblico: lo usa Google al suo interno e lo ha distribuito solo a un gruppo ristretto di esperti di cybersicurezza.

Gemini 4 Argon, cosa sa fare il nuovo modello di Google

Argon nasce per sostenere ragionamenti lunghi e articolati, quelli necessari nei flussi di lavoro in più fasi. Google lo indica come modello di riferimento per l’ingegneria del software, per il lavoro specialistico in ambiti come quello legale e finanziario e per la difesa informatica, cioè la ricerca e la correzione delle vulnerabilità.

La novità tecnica principale riguarda la quantità di testo che il modello può generare: il limite di output sale a 1 milione di token, contro i 64.000 della generazione precedente.

In pratica, il modello può affrontare da solo problemi che richiedono molti passaggi, come la scrittura di grandi porzioni di codice o di documenti estesi, senza doversi fermare a metà.

I benchmark, tra primati e sfida con i rivali

Secondo i test pubblicati da Google, Argon ottiene il 77,9% su DeepSWE v1.1, che misura le prestazioni nei compiti di programmazione reali e di lunga durata, e il 68% su CWE-bench v1, dedicato alla correzione delle vulnerabilità, dove si trova a pari merito al primo posto.

Sale in cima anche ad AutomationBench, sull’automazione dei processi aziendali, con il 51,3%, e raggiunge il 91,7% su LVBench, che valuta la comprensione dei video lunghi.

Google lo indica inoltre come primo modello sul Vals Index, un indice che pesa i diversi settori in base al loro contributo al PIL statunitense. Qui Argon raggiungerebbe il 68,9%, davanti a GPT-6 Astra di OpenAI, fermo al 63,1%, e a Claude Opus 5.5 di Anthropic, al 67,0%.

Non si tratta comunque di una vittoria su tutta la linea: in diversi test singoli è GPT-6 Astra a fare meglio. Inoltre i numeri vanno letti con attenzione: i confronti di Google combinano test interni, classifiche esterne e risultati comunicati dai concorrenti, e le condizioni non sono sempre identiche. Sono quindi indizi delle capacità di Argon, più che la prova di una superiorità assoluta.

Gli investitori, intanto, hanno accolto bene la notizia, con le azioni di Alphabet salite del 2% nelle contrattazioni dopo la chiusura.

Già al lavoro dentro Google

Prima dell’annuncio, Argon è stato messo alla prova dagli stessi ingegneri di Google, che lo usano ogni giorno per il debug e per le grandi migrazioni di codice. Nel caso del kernel Zircon di Fuchsia, il modello ha contribuito a trasferire da C/C++ a Rust oltre 800.000 righe di codice.

Per libgav1, il software open source di Google per la decodifica video, gli agenti basati su Argon hanno riscritto 32.000 righe di codice di una versione in Rust già esistente. Il risultato è un decoder sicuro dal punto di vista della memoria, 2,7 volte più veloce della versione di partenza e con un output video identico.

Gli esempi toccano anche i data center, dove il modello ha permesso di liberare oltre 300 TiB di memoria, con un risparmio complessivo stimato tra 500 TiB e 1 PiB, e la ricerca sui computer quantistici: in un caso Argon ha superato del 40% il riferimento pubblicato nell’ottimizzazione di un algoritmo, in pochi minuti.

Sicurezza e accesso graduale

Proprio le capacità nella sicurezza informatica spiegano la prudenza di Google. Argon è stato addestrato a rifiutare le richieste legate ad attacchi informatici e ad armi chimiche, biologiche, radiologiche e nucleari, ed è stato testato da gruppi interni ed esterni.

La casa di Mountain View dichiara inoltre risultati al top nella resistenza al prompt injection e un sistema di monitoraggio del ragionamento capace di interrompere le operazioni sospette.

Le potenzialità del modello si vedono già sul campo: la piattaforma di cybersicurezza Wiz, con l’iniziativa Scan for Good, ha usato Argon per scoprire una vulnerabilità critica in un software sanitario, sfuggita ai modelli di frontiera precedenti.

Per questo il rilascio procede per gradi. Oggi Argon è riservato a un gruppo di esperti di difesa informatica attraverso il programma Fairwind, che possono usarlo senza le restrizioni specifiche sulle attività informatiche, mentre Google partecipa al processo volontario del governo statunitense per l’accesso ai modelli prima del lancio.

Prima di aprirlo a tutti, l’azienda vuole rafforzare le protezioni contro gli abusi, contro le istruzioni malevole nascoste nei contenuti e contro le azioni che vanno oltre le intenzioni dell’utente.

Prezzi e disponibilità

Il passo successivo arriverà a breve: Argon sarà disponibile prima per i clienti a pagamento delle API e per gli abbonati a Google AI Ultra, e solo in seguito per sviluppatori, aziende e utenti in generale. Una data per il grande pubblico non è stata comunicata.

Per gli sviluppatori, il prezzo introduttivo è di 2 dollari per milione di token in input e 10 dollari per milione di token in output. Terminata la fase introduttiva, di cui non è stata indicata la durata, i prezzi raddoppieranno, salendo a 4 dollari e 20 dollari per milione di token.

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